コペンハーゲン大学（デンマーク）の科学者らによって行われた研究では、男性と女性を特徴付けるために文学でどの形容詞と宗派が最もよく使用されているかが明らかになりました。彼らは、人工知能システムに基づいて 300 万冊を超えるさまざまな本を分析し、芸術分野における性差別を証明し、ジェンダーに対するさまざまな扱いを強調しました。
観察されたテキストは、1900 年から 2008 年の間に出版され、約 110 億語が評価されており、わずか 100 年以上の歴史の中で著者によって男性と女性がどのように扱われてきたかを網羅しています。
強力なシステムと機械学習テクノロジーの組み合わせにより、女性は体格や外見に関連して特徴付けられることが多く、男性は強さと性格に応じて特徴付けられます。
さまざまな仮説を確立し、モデルを作成することを目的として作成された計算モデルでは、美的属性が男性の最大 5 倍の割合で女性に割り当てられており、女性は美しい、魅力的、ゴージャス、セクシーであると表現されることがわかりました。 、多産で、洗練されている一方で、彼らは公正、平和、合理的、名誉ある、残忍で勇敢な人物として現れます。
「言語における性差別を確認したのは私たちが初めてではありません」と研究論文の共著者の一人、アレクサンダー・ホイル氏はエル・パイスとのインタビューで説明した。たとえば、Textio アプリは、求人が男性候補者を優先している場合に警告を発することができます」と専門家は示唆し、アルゴリズムが「[性差別] が使用されている新たな領域を特定して明らかにする」ことができることを示唆しました。
ジェンダーの扱いの基準
この研究は、100年余りにわたって続いてきた文献の行動を浮き彫りにし、普遍的な文献で一貫した治療パターンを決定し、固定観念に基づいた現実の存在を強化するものであり、その中で女性は主に次のように説明されている。身体的な傾向、そして男性は性格や性格の用語に従います。
現在、大学が発表した人工知能システムは、両性に対してより敬意を持って平等な扱いを提案するために文章の問題を解決する方法として登場しますが、その主な特性であるパラメータの決定は変更されます。これは、アルゴリズムが基準を研究の肯定的な側面とみなす傾向があるためで、アルゴリズムは否定的なもの（この場合は性差別）の永続が社会にとって有益であることを理解できるからです。
「アルゴリズムはすでに書かれ出版されたテキストから学習するため、システムは何度も繰り返されるパターン（たとえば、美容や女性に関するもの）を良いものとみなすことができます。アルゴリズムはパターンに基づいています」とイザベル・オーゲンシュタイン教授は説明した。コンピューターサイエンスの専門家であり、この研究の共著者。 「これらの基準が性差別的な言葉の使用に基づいている場合、結果は汚染されるでしょう。」
この分野の新しい研究は、さまざまな種類や時代の本の区別ができるように人工知能を改良し続けています。
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